• 한국어교육
• /
• 제28권1호
• /
• pp.79-111
• /
• 2017

This study is a trend analysis study that discusses the current status and directions of research methods of KAP research. The existing trend ana lysis studies dealing with research methods have problems in that the classification criteria of the studies used are rough and different from each other, rendering comparison between studies being difficult, and do not comprehensively cover research methods of diversified KAP research. Therefore, this study examined the research methods of KAP research from a critical point of view and suggested a set of classification criteria and an analysis framework that can be used consistently in classification and analysis of future KAP research methods. Based on the theoretical background of second language studies and applied linguistics, this study revised and supplemented Brown (2015)'s research method types and selected 289 journals and theses/dissertations from 2012 to 2016 and classified them into a new analysis framework. The primary and secondary studies, which are the major categories, were 219 and 70, respectively, so it was confirmed that there were much more primary studies. The primary studies then were subdivided into 128 qualitative research studies, 142 survey research studies, and 23 quantitative research studies, pointing to the trend that survey and qualitative research methods were preferred. In the qualitative research approaches, there were 21 action research studies, which were used the most. In addition, such qualitative research approaches as case studies and narrative inquiries which were difficult to find in the past, have gradually increased, confirming that the diversification of research methods is becoming common. However, there were still many studies that did not explicitly put forward research questions and there were many studies that did not report reliability and effect sizes in quantitative research. Of the 23 quantitative studies, only 50% reported reliability, and only three reported effect sizes. In order to enable systematic reviews (meta-analysis) of quantitative research and expect quality improvement of research in future KAP research, reporting of quantitative research should be done more systematically. This study is meaningful in that a systematic and detailed analysis framework was proposed to classify various research methods in the future and that the problems and directions for improvement of the KAP research methods were discussed through the analysis of the research trend of the KAP studies for the last 5 years.

• 한국경영과학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.29-41
• /
• 2009

The purpose of this paper is to develop a new classification method for predicting consumer choice based on genetic algorithm, and to validate Its prediction power over existing methods. To serve this purpose, we propose a hybrid model, and discuss Its methodological characteristics in comparison with other existing classification methods. Also, we conduct a series of experiments employing survey data of consumer choices of MP3 players to assess the prediction power of the model. The results show that the suggested model in this paper is statistically superior to the existing methods such as logistic regression model, artificial neural network model and decision tree model in terms of prediction accuracy. The model is also shown to have an advantage of providing several strategic information of practical use for consumer choice.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제12권2호
• /
• pp.179-195
• /
• 2002

In this research, we developed an efficient Hangul document classification system for text mining. We mean 'efficient' by maintaining an acceptable classification performance while taking shorter computing time. In our system, given a query document, k documents are first retrieved from the document case base using the k-nearest neighbor technique, which is the main algorithm of case-based reasoning. Then, TFIDF method, which is the traditional vector model in information retrieval technique, is applied to the query document and the k retrieved documents to classify the query document. We call this procedure 'CB_TFIDF' method. The result of our research showed that the classification accuracy of CB_TFIDF was similar to that of traditional TFIDF method. However, the average time for classifying one document decreased remarkably.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.23-45
• /
• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• International Journal of Automotive Technology
• /
• 제7권7호
• /
• pp.827-832
• /
• 2006

Occupant classification and position detection have been significant research areas in intelligent safety systems in the automotive field. The detection and classification of seat occupancy open up new ways to control the safety system. This paper deals with a novel algorithm development, hardware implementation and testing of a prototype intelligent safety system for occupant classification and position detection for in-vehicle environment. Borland C++ program is used to develop the novel algorithm interface between the sensor and data acquisition system. MEMS strain gauge hermatic pressure sensor containing micromachined integrated circuits is installed inside the passenger seat. The analog output of the sensor is connected with a connector to a PCI-9111 DG data acquisition card for occupancy detection, classification and position detection. The algorithm greatly improves the detection of whether an occupant is present or absent, and the classification of either adult, child or non-human object is determined from weights using the sensor. A simple computation algorithm provides the determination of the occupant's appropriate position using centroidal calculation. A real time operation is achieved with the system. The experimental results demonstrate that the performance of the implemented prototype is robust for occupant classification and position detection. This research may be applied in intelligent airbag design for efficient deployment.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제9B권3호
• /
• pp.311-318
• /
• 2002

문서영상 구조분석은 문서영상을 세부 영역으로 분할하는 과정과 분할된 영역을 문자, 그림, 표 등으로 분류하는 과정을 포함한다. 이 중 영역분류 과정에서 영역의 크기, 흑화소 밀도, 화소 분포의 복잡도는 영역을 분류하는 기준이 된다. 그러나 그림의 경우 이러한 기준들의 범위가 넓어 경계를 정하기 어려우므로 다른 형태에 비해 상대적으로 오분류의 비율이 높다. 본 논문에서는 그림과 문자를 분류하는 과정에서 영역의 크기, 흑화소 밀도, 화소 분포의 복잡도에 의한 영향을 줄이기 위하여 메디안 필터를 이용하고, 영역확장 필터(region expanding filter)와 제한 조건들을 이용하여 영역분류에서의 오분류를 수정함으로써 상용제품을 포함한 기존 방법에 비해 그림과 문자의 분류가 우수한 문서영상 구조 분석 방법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제4권5호
• /
• pp.859-876
• /
• 2010

In this paper, we propose a hierarchical application traffic classification system as an alternative means to overcome the limitations of the port number and payload based methodologies, which are traditionally considered traffic classification methods. The proposed system is a new classification model that hierarchically combines a binary classifier SVM and Support Vector Data Descriptions (SVDDs). The proposed system selects an optimal attribute subset from the bi-directional traffic flows generated by our traffic analysis system (KU-MON) that enables real-time collection and analysis of campus traffic. The system is composed of three layers: The first layer is a binary classifier SVM that performs rapid classification between P2P and non-P2P traffic. The second layer classifies P2P traffic into file-sharing, messenger and TV, based on three SVDDs. The third layer performs specialized classification of all individual application traffic types. Since the proposed system enables both coarse- and fine-grained classification, it can guarantee efficient resource management, such as a stable network environment, seamless bandwidth guarantee and appropriate QoS. Moreover, even when a new application emerges, it can be easily adapted for incremental updating and scaling. Only additional training for the new part of the application traffic is needed instead of retraining the entire system. The performance of the proposed system is validated via experiments which confirm that its recall and precision measures are satisfactory.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제4권3호
• /
• pp.102-111
• /
• 2003

최근 건설업은 건설 프로젝트의 계획에서부터 해체에 이르기까지 프로젝트 전 과정에서 생성되고 사용되는 다양한 정보를 효과적으로 공유하고 활용하기 위한 일관된 방법이 요구되고 있다. 그러나 각 기관마다 정보분류체계의 상이성으로 인하여 정보의 재생산 및 교환에 많은 비용을 소비하고 있다. 이러한 비효율을 개선하기 위해 체계적이고 통일된 건설정보분류체계의 구축이 필요하여 그 동안 국내외에서 건설정보분류체계에 대한 연구가 있었으나 대부분이 건축공사를 위주로 진행되어 토목공사를 위한 정보분류체계의 연구는 부족한 실정이다. 최근 건설교통부에서 국내 건설정보분류체계를 정비하고 외국의 분류체계를 참조하여 토목 건축 모두 활용가능 한 건설정보 표준분류체계를 공시하였으나 분류체계 자체의 논리성 및 현업활용성에 대한 검증이 필요한 상태이다. 본 연구는 국내표준으로서의 표준분류체계를 분석하고 검증하기 위하여 분류체계의 분석기준을 설정하고, 분류체계가 갖추어야 할 논리성 및 요구조건에 따라 외국의 대표적인 분류체계인 Uniclass 및 Uniformat과의 비교분석을 통하여 문제점을 도출하여 개선방안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제6권1호
• /
• pp.37-44
• /
• 2017

사물 인터넷(IoT) 산업이 확산되면서 사용자의 정보를 특별한 조작 없이 물체가 스스로 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그중에서도 성별(남, 여)은 생물학적인 구조가 달라 성향이 다르고 사회적으로도 기대하는 바가 다르기 때문에 매우 중요한 요소이다. 하지만 얼굴 이미지를 기반으로 한 성별 인식과 관련된 연구는 동일한 성별이라도 다양한 생김새를 가지고 있어서 여전히 도전적인 분야이다. 그리고 성별인식 시스템을 사물 인터넷에 적용하기 위해서는 디바이스 크기를 소형화 시켜야 하며 저전력으로 구동이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 저전력으로 실제 사물에서 성별을 인식할 수 있는 기능을 탑재하기 위해 딥 러닝 기반의 성별 인식 알고리즘을 제안하고 이를 모바일 GPU 임베디드 보드에 포팅하여 최종적으로 실시간 성별인식 시스템을 구현하였다. 실험에서는 소비전력과 초당 처리 가능한 프레임 수를 PC환경과 모바일 GPU 임베디드 환경에서 측정하여 저전력 환경에서도 성별 인식이 가능함을 증명하였다.

• 대기
• /
• 제23권1호
• /
• pp.103-112
• /
• 2013

In this study, we developed a fog classification algorithm to classify fog type based on fog generation mechanism. For the analysis period of 1986-2005, 15,748 fog events had been reported from the 40 observational sites in South Korea. Thus, practically, it is almost impossible to individually classify the fog type of the whole fog events occurred in South Korea manually. In this study, the characteristics of fog during the research period were investigated and the fog classification flowchart were developed base on the analysis, and the fog classification algorithm was applied for the classification of fogs occurred at the observational sites. Finally, the classified fog-type and hindcasted fog occurance results obtained from the flowchart were evaluated for verification.